出品| 外言社
翻译| kewell 编辑| 王茸
2018年，全世界数据记者在创新与大规模合作上颇有收获，机器学习、传感技术、自动化、新数据源越来越流行。近期国际记者网邀请了多位业内专家，让他们一起探讨过去一年中数据新闻的成绩单和未来发展趋势。
数据新闻没过时，春天刚来到
谷歌数据编辑Simon Rogers表示，数据新闻走到今天并不容易。“以前大家总在那些无关紧的项目里才加上数据，但现在完全不同了，我相信数据新闻正在成为主流。”
2018年最重要的创新莫过于，机器学习在许多国家媒体行业的应用和普及。另外，自动写作程序、智能机器人参与大型报道项目也在改变媒体讲故事的方式。哥伦比亚大学数据新闻教授Giannina Segnini就表示，自动化和新数据源的确越来越受媒体欢迎。
比如德国巴伐利亚广播和《明镜周刊》联合推出的专题报道《“外”无可依》，讲的就是外国人在德国的日常生活中所收到的方方面面的歧视。
（《“外”无可依》No Place for Foreigners）
他们利用数据找到7000多家房屋中介广告，提交了超过2万份申请，并对结果进行评估，这一切都是依靠数据和自动化完成的。
大规模协作数据项目涌现
媒体之间的大规模协作项目越来越多，不仅仅是在西方国家，亚洲、南美和非洲国家媒体也是如此。
比如国际调查记者联盟（ICIJ）的“植入文件”项目，共有来自36个国家的252位记者协同参与，一起调查了医疗设备未通过严格测试所造成的安全事故。（点击蓝色字可阅读 →252名记者揭秘医疗行业丑闻：“保证安全”却致百万伤亡）
再如“西非泄密”系列报道，调查的是非洲权贵阶层通过离岸方式大量敛财的丑闻。
此外，有组织犯罪和腐败报告项目（OCCRP）的调查工作仍在欧洲、非洲、亚洲、中东、拉美和美国有条不紊地开展，ProPublica也定期发布与其他新闻机构合作的调查报道。
在美国，“大本地新闻”（Big Local News）项目也前景正好。这一项目由斯坦福大学新闻学院和Democracy Initiative牵头，目的在于收集、处理和分享那些较难获得和分析的政府数据。这可以说是数据新闻项目合作的典范，在推进过程中，他们与多家本地和全国媒体合作，为媒体在司法、住房、医疗、教育等问题上的报道提供了极大帮助。
数据记者在2019年的挑战
2019年，数据记者面临的三大挑战是什么？
1. 将无结构信息转化为结构化数据
媒体能获取的数据越来越多，但信息的有序性和结构性逐渐成为问题。像电子表格、传感器数据等用基本算法就能进行搜索，但无结构数据更像人类语言，很难被套用进现成的关系数据库，用古老算法进行搜索更是不可能任务。
所以对媒体来说，收集无结构信息并将其转化为结构性数据，仍然是很大的挑战。“因为媒体并不具备成熟的技术和工具，”斯坦福大学教授Cheryl Phillips表示。他鼓励各国媒体继续努力，把异构数据常规化，尽量多跟专业团队合作。
2. 政府数据仍然较难获取
不少国家的记者都面临这个问题。马来西亚数据新闻奖评审官Kuek Ser Kuang Keng表示：“一些东南亚国家的记者日子不好过，特别是在菲律宾和缅甸，想要获取来自政府的真实信息仍然十分艰难。但在马来西亚，新的政府班子正在起草法规，让信息数据政策更开放，因此这里的数据新闻是有机会好好发展的。”
在中国，记者的数据来源往往是科技公司。Kuek Ser Kuang Keng说：“一些科技巨头公司会相对愿意分享数据。”
3. 本地数据新闻实力不均
中国的本地数据新闻很强，Kuek Ser Kuang Keng表示：“比起全国性数据，本地数据在这里可能更容易获得。”
但在像古巴这样的地方，要获取地方数据就很难了。Postdata.club的Yudivian Almeida Cruz说，“记者拿到全国政府数据可能没什么问题，但要想从本地政府手里拿数据挺难的，本地数据新闻不好做。”
2019年值得看好的新技术
最近，谷歌宣布关闭了数据管理服务Fusion Tables，接下来媒体也得继续寻找新技术来处理数据。
Simon Rogers推荐了他看好的三个方向：人工智能、超声处理（Sonification）、自动生成艺术（Generative art）。